Protokoller, yapay zekâ ajanlarının bulut ve uç ortamlar arasında etkili bir şekilde iş birliği yapmasını ve bilgi alışverişinde bulunmasını mümkün kılar.
Mohan Varthakavi, Yazılım Geliştirmeden Sorumlu Başkan Yardımcısı, Couchbase
Üretken yapay zeka ve yapay zeka ajanları alanında önemli ilerlemeler kaydedilirken, fiziksel yapay zekaya olan ilgi de artış göstermektedir. Donanım, yazılım, çerçeveler ve yapay zekâ ekosistemleri hızla gelişmeye devam etse de, bu yeniliklerin benimsenme hızının geride kaldığı görülmektedir. Bu durum, 1990’ların sonlarında internetin geniş kitlelerce benimsenmeye başladığı dönemi hatırlatmaktadır. O dönemde şirketler, internetin maliyetleri düşürme, verimliliği artırma ve yeni pazarlara erişim sağlama gibi avantajlarını değerlendirmiş, ancak benimseme süreci yavaş ilerlemiştir.
İnternetin iş dünyasında yarattığı dönüşümün benzeri bir etki, yapay zeka ajanları sayesinde işletmelerin zeka üretim ve müşteriyle etkileşim biçimlerini köklü bir şekilde değiştirecektir. Kuruluşlar, yapay zekanın verimlilik artışı sağladığı konusunda genel bir görüş birliği içinde olsa da, yapay zekayı benimseme maliyetleri konusunda hâlâ tereddütler mevcuttur. Geliştiriciler, mevcut çerçeve, araç, model ve kavram çeşitliliği karşısında bunalmış durumda ve mevcut zeka altyapılarıyla uygulamalarını entegre etme konusunda önemli zorluklar yaşamaktadırlar. Burada en büyük sorun, araçların, veri kaynaklarının ve yapay zeka ajanlarının etkin bir şekilde kullanılarak müşterilere anlamlı bir zeka sunmanın yollarını bulmaktır.
Geliştiricilerin yapay zeka ajanlarını ve çoklu ajan sistemlerini benimsemelerine yardımcı olacak protokoller konusunda önemli bir hareketlilik gözlemleniyor. Model Bağlam Protokolü (MCP), Ajan İletişim Protokolü (ACP) ve Ajanlar Arası Protokoller (A2A) ile yapay zekâ ajanlarının bulut ve uç ortamlarda etkin bir iş birliği yapabilmesi, bilgi alışverişinde bulunabilmesi ve zeka sunabilmesi için yeni bir dönem başlamaktadır.
MCP: ABARTMI YOKSA GERÇEKÇİ BİR BEKLENTİ Mİ?
MCP, sektörde önemli tartışmalara yol açtı. Son birkaç yıl içinde yapay zeka platformları ve altyapılarında büyük yenilikler yaşandı. Her ne kadar (RAG) ve fonksiyon çağırma gibi gelişmeler yapay zeka etkileşimlerini önemli ölçüde iyileştirmiş olsa da, geliştiriciler için yapay zeka tabanlı uygulama ya da ajanlar oluşturmak oldukça zorlu bir süreç olmaya devam etmektedir.
Bu noktada MCP, yapay zeka geliştiricilerine bağlam oluşturma süreçlerini sadeleştiren ve alt hizmetlerle sorunsuz etkileşim kurmalarını sağlayan bir standart sunarak önemli bir rol oynamaktadır. Nitelikli yapay zeka ajanları yaratmanın temeli, anlamlı ve doğru veri ile bağlam inşa etmektir. MCP, bu ihtiyaçları karşılayarak büyük dil modelleri (LLM) ile hizmetler arasında etkin bir etkileşim sağlıyor. Thunderbolt, HDMI veya DisplayPort gibi iletişimi kolaylaştıran bir protokol işlevi görmektedir.
MCP, geliştiricilerin yapay zeka ajanlarını benimseme sürecini önemli ölçüde basitleştirir. MCP topluluğu tarafından oluşturulan bu yol haritası, öncelik verilmesi gereken alanları açık bir şekilde tanımlayarak uygulama sürecine yardımcı olacak bir rehber sunmaktadır. Geliştiricilerin kapsamlı bir ajan ağı oluşturmasına olanak sağlayan MCP Registry gibi girişimlerden kuruluşlar da fayda sağlayabilmektedir. OAuth’un tamamlayıcı bir standart protokol olarak ortaya çıkması, yapay zeka ajan ekosistemlerini daha da güçlendirmektedir.
Diğer tüm çerçeveler gibi MCP’nin de bazı zorlukları bulunmaktadır. MCP, LLM’lerin akıl yürütme modellerini desteklemek için geniş bir araç yelpazesi sunsa da, koordine edilmiş ve yüksek kaliteli görevleri önceliklendirmemektedir. Geliştiricilerin, araç kullanımı üzerinde sınırlı kontrole sahip olmasının yanı sıra çoğunlukla LLM’lere güvenmek zorunda kalmaları da önemli bir sorun teşkil etmektedir. Dolayısıyla MCP’nin her duruma uyan tek bir çözüm olmadığını kabul etmek gerekmektedir; yüksek kaliteli çıktılar elde etmek için araçların dikkatli entegrasyonu ve titizlikle hazırlanmış prompt mühendisliği büyük önem taşımaktadır.
Bir diğer endişe ise güvenlik konusudur. Sürekli bağlam, uzun süreli oturumlar ve yapılandırılmış promptlar, sistem tasarımının ilk aşamalarında ele alınması gereken güvenlik sorunlarını beraberinde getirebilir. Ölçeklenebilirlik de bir başka endişe kaynağıdır; ancak teknoloji ilerledikçe tedarikçilerin bu sistemlerin daha kolay ölçeklenmesi için kademeli olarak destek sağlayacakları öngörülmektedir.
ACP: YEREL İŞBİRLİĞİNİ ETKİNLEŞTİREN PROTOKOL
ACP, yapay zekâ ajanları arasında teknolojiler ve uygulama biçimleri ne olursa olsun sorunsuz iletişimi sağlamak amacıyla tasarlanmış bir standarttır. Ajanların yönetimi ve çalıştırılması için standartlaştırılmış RESTful API’ler sunmakta ve hem senkron hem de asenkron etkileşimleri desteklemektedir. ACP, birlikte çalışabilirliğe odaklanarak farklı teknoloji yığınlarından gelen ajanların etkili iş birliği yapmasına olanak tanımaktadır. Bu protokol, özellikle birden fazla işbirliği yapan ajanın aynı anda çalıştığı yapılar veya dizüstü bilgisayar gibi yerel ortamlar için optimize edilmiş yerel öncelikli kurulumlarda öne çıkmakta ve bu yönüyle diğer iletişim protokollerinden ayrılmaktadır. Android’in farklı uygulamalarla etkileşim kurmak için kullandığı Intents sistemi veya iOS’teki Universal Links ve özel URL şemalarına benzer bir işlevsellik sunmaktadır.
A2A: PLATFORMLAR ARASI ENGELLERİ AŞMAK
Google’ın Agent-to-Agent (A2A) protokolü, farklı çerçeveler veya sağlayıcılar arasında otonom yapay zekâ ajanlarının sorunsuz bir şekilde iletişim kurmasını ve iş birliği yapmasını sağlamak amacıyla tasarlanmış açık bir standarttır. Bu protokol, farklı kurumsal platformlar ve uygulamalar arasında bilgi alışverişi, koordinasyon ve iş birliği için birlikte çalışabilirliğe odaklanmaktadır. Görev yönetimi ve güvenli iş birliği konularında kapsamlı bir yaklaşım sunan A2A, bu alanda önemli bir ilerleme kaydetmektedir.
A2A, geliştiricilerin platformlar ve kuruluşlar arasında çalışan modüler yapay zeka sistemleri oluşturmasını kolaylaştırmaktadır. Bu durum, mevcut yaklaşımdan önemli bir değişim olarak sağlayıcıya karşı bağımlılığı azaltmakta ve daha zengin platformlar arası çözümlerin geliştirilmesine olanak tanımaktadır. Örneğin, kalite kontrolüyle ilgilenen bir kurumsal yapay zeka ajanı, farklı yazılım yığınları kullanan ayrı ajanlarla operasyonel analitik oluşturmak için koordinasyon sağlayabilmektedir. Özünde A2A, HTTP’nin internet için oynadığı role benzer
Yorumlar kapalı.